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bigdata:mapreduce

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bigdata:mapreduce [2015/10/05 20:40] – [Ablauf] brueckbigdata:mapreduce [2015/10/05 20:40] (aktuell) – [Beispiel] brueck
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-(Bild-Quelle: [[bigdata:literatur|Groningen 2009]])+(Bild-Quelle: [[bigdata:literatur#g|Groningen 2009]])
  
 MapReduce eignet sich also für Probleme, die sich in Unteraufgaben teilen lassen, die durch die Map-Funktion individuell und unabhängig voneinander bearbeitet werden können. Die Ergebnisse der Unteraufgaben müssen sich wiederum unabhängig durch die Reduce-Funktionen zusammentragen lassen. Nur so lassen sich die Aufgaben auf ein großes Rechner-Cluster verteilen und effizient massiv parallel verarbeiten. MapReduce eignet sich also für Probleme, die sich in Unteraufgaben teilen lassen, die durch die Map-Funktion individuell und unabhängig voneinander bearbeitet werden können. Die Ergebnisse der Unteraufgaben müssen sich wiederum unabhängig durch die Reduce-Funktionen zusammentragen lassen. Nur so lassen sich die Aufgaben auf ein großes Rechner-Cluster verteilen und effizient massiv parallel verarbeiten.
bigdata/mapreduce.txt · Zuletzt geändert: von brueck